基于多Agent的集裝箱碼頭泊位調(diào)度系統(tǒng)的建模與優(yōu)化.pdf

1、隨著經(jīng)濟全球化進秤的加快，世界各國經(jīng)貿(mào)往來日趨頻繁，國際集裝箱物流得到了很大的發(fā)展，集裝衍碼頭作為集裝箱海上運輸與陸路運輸?shù)慕籮匯點，在國際運輸網(wǎng)絡中扮演著重要角色。集裝箱碼頭物流運作過程呈現(xiàn)出動態(tài)、隨機和復雜的特性，并且越發(fā)突出，出現(xiàn)了許多迫切需要解決的問題。尤其是泊位調(diào)度子系統(tǒng)的優(yōu)化以及泊位調(diào)度子系統(tǒng)與其他子系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化一直沒有得到很好解決。為提高集裝箱碼頭運作效率和服務水平，這些問題已成為物流優(yōu)化領域研究的熱點問題。本文主要開展了

2、基于多智能體（Multi-agent System，簡記為MAS）的集裝箱碼頭泊位調(diào)度問題的建模與優(yōu)化的研究，主要內(nèi)容如下：
　　 研究建立了基于MAS的集裝箱碼頭物流運作調(diào)度管理系統(tǒng)的框架模型。系統(tǒng)分析了集裝箱碼頭物流運作系統(tǒng)的基本組成成分、系統(tǒng)結構和作業(yè)工藝流程，對集裝箱碼頭物流運作MAS模型的體系架構進行設計和分析，確定了集裝箱碼頭物流運作MAS模型主要由五類Agent組成：任務計劃Agent、動態(tài)單元Agent、船舶Ag

3、ent、資源管理Agent和資源Agent。定義了五類Agent的基本功能、基本結構、通訊模式和交互協(xié)作模式。通過動念單兀Agent實現(xiàn)了Agent之間的動態(tài)隸屬關系和動態(tài)控制結構，分別設計了任務計劃階段和任務實際運行階段MAS系統(tǒng)模型中Agent之間的交互協(xié)作機制。
　　 研究建立了基于蟻群算法的魯棒泊位分配模型。在建立的基于MAS的集裝箱碼頭物流運作調(diào)度管理系統(tǒng)的框架模型基礎上，在任務計劃階段，針對船舶實際到港時刻的不確定性

4、，在傳統(tǒng)的以船舶計劃延誤時間為服務性指標的泊位分配模型的基礎上，引入以緩沖時間長度為測度的魯棒性指標，對離散型泊位分配方案的最優(yōu)性與魯棒性進行權衡。同時，為了使模型更加符合實際情況，加入了對泊位物理條件和作業(yè)能力的判斷。模型設計了一種并行的蟻群算法進行求解，通過仿真實驗表明魯棒泊位分配方案在不確定環(huán)境下的抗干擾能力相對于傳統(tǒng)方法得到了明顯的提高。
　　 研究建立了基于CNP協(xié)商機制的岸橋動態(tài)實時調(diào)度模型。由于魯棒泊位分配方案的魯

5、棒性即使再強，也不可避免地會產(chǎn)生船舶延時情況。針對這種情況，為保證碼頭作業(yè)能夠按照正常計劃執(zhí)行，進一步提高系統(tǒng)的抗干擾能力，本文在集裝箱碼頭MAS的框架基礎上，在任務執(zhí)行階段設計了一種岸橋動態(tài)實時調(diào)度模型。該模型考慮到岸橋可以做水平移動的原則，充分利用碼頭的閑置岸橋資源，部分解決了隨機因素對碼頭作業(yè)計劃的擾動問題，該岸橋動態(tài)調(diào)度模型采用CNP的招投標協(xié)商機制，實現(xiàn)了岸橋在泊位間的實時調(diào)度，仿真實驗說明任務執(zhí)行階段這種動態(tài)實時調(diào)度方法可以